生成式AI系列专题之中国自然语言处理行业赛道专题研究报告

1.1  自然语言处理的定义
1.2 自然语言处理环节
1.2.1 词法分析
1.2.2 句法分析
1.2.3 语义分析
1.2.4 语用语境分析
1.3 自然语言处理历史沿革
1.3.1 早期自然语言处理
1.3.2 统计自然语言处理
1.3.3 神经网络自然语言处理
1.4 自然语言处理研究范围界定

2.1 相关概念
2.1.1 信息抽取（IE）
2.1.2 自动文摘
2.2.3 语音识别技术
2.1.4 Transformer 模型
2.2 自然语言处理技术
2.2.1 基于传统机器学习的自然语言处理技术
2.2.2 基于深度学习的自然语言处理技术
2.3 自然语言处理技术难点
2.3.1 内容的有效界定
2.3.2 消歧和模糊性
2.3.3 有瑕疵的或不规范的输入
2.3.4 语言行为与计划
2.4 自然语言处理工具和平台

3.1 自然语言处理关联技术
3.1.1 计算机科学
3.1.2 互联网技术
3.1.3 机器学习方法
3.2 自然语言处理研究热点
3.2.1 预训练技术
3.2.2 图神经网络技术
（1）图卷积神经网络
（2）基于空间的图卷积神经网络

4.1 自然语言处理技术应用发展概述
4.2 情感分析
4.3 聊天机器人
4.4 语音识别
4.5 机器翻译
4.6 自动问答
4.7 信息检索

5.1 自然语言处理产业链模型
5.2 自然语言处理产业链上游
5.2.1 芯片供应商
5.2.2 云服务供应商
5.2.3 数据
5.3 自然语言处理产业链中游
5.4 自然语言处理产业链下游
5.4.1 企业用户
5.4.2 个人用户
5.5 自然语言处理商业模式
5.5.1 模式一：生态构建者——全产业链生态+场景应用作为突破口
5.5.2 模式二：技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口
5.5.3 模式三：应用聚焦者——场景应用
5.5.4 模式四：垂直领域先行者——杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态
5.5.5 模式五：基础设施提供者——从基础设施切入，并向产业链下游拓展

6.1 自然语言处理行业市场现状
6.2 自然语言处理行业财务分析
6.3 自然语言处理行业竞争格局
6.4 中国自然语言处理行业主要参与者

7.1 ChatGPT简介
7.2 ChatGPT主要功能
7.3 ChatGPT发展趋势
7.3.1 机器学习
7.3.2 神经网络
7.3.3 Transformer算法
7.4 GPT算法的发展历程
7.5 ChatGPT与InstructGPT的比较
7.5.1  ChatGPT与InstructGPT的相同点
7.5.2  ChatGPT与InstructGPT的不同点

8.1  ChatGPT的应用
8.1.1  ChatGPT打开海量应用场景
8.1.2 ChatGPT有望成为下一代搜索引擎的催化剂
8.2  ChatGPT的提升空间
8.2.1 可能写出看似合理但不正确或荒谬的答案
8.2.2 对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感
8.2.3 模型通常过于冗长并过度使用某些短语
8.2.4 模型拒绝不当请求，有时会响应有害指令或表现偏见行为

9.1 基于GPT-3.5，GPT-4预计提升更明显
9.1.1 ChatGPT是基于GPT-3.5的主力模型
9.1.2 GPT-4有望成为多模态的人工智能
9.2 GPT-4有望成为多模态的人工智能
9.3 领先的NLP模型
9.4 RLHF与TAMER是重要架构支撑

10.1 ChatGPT的核心基础设施——AI超算中心
10.1.1 算力的概念和基本单位
10.1.2 巨头布局AI超算中心概况
10.2 新一代AI数据中心的关键硬件——AI服务器
10.2.1 数据中心产业链分析
10.2.2 中国数据中心总投资结构及硬件投资结构
10.2.3 2016-2022年我国算力规模及增速
10.2.4 2016-2022年我国算力内部结构
10.2.5 全球级中国AI服务器市场规模
10.3 AI算力的“心脏”——GPU
10.3.1 AI芯片是AI算力的“心脏”
10.3.2 AI芯片的市场结构
10.3.3 AI芯片的优点
10.3.4 全球及中国AI芯片市场规模
10.3.5 加速服务器的市场前景

11.1  OpenAI公司简介
11.2  OpenAI公司历史沿革
11.3  OpenAI公司组织架构和运作结构
11.4  OpenAI公司的商业化
11.4.1 OpenAI的商业模式即API接口收费
11.4.2 OpenAI的主要业务概况及产品矩阵
11.5 OpenAI公司的核心产品
11.5.1 核心产品——DALL E 2
11.5.2 核心产品——Whisper

12.1 自然语言处理行业发展趋势
12.1.1 多模态语言处理融合
12.1.2 自然语言处理应用逐渐成熟
12.2 自然语言处理行业发展挑战
12.2.1 更优的算法
12.2.2 语言的深度分析
12.2.3 多学科的交叉
12.3 自然语言处理行业发展驱动因素
12.3.1 自然语言处理要素演进，行业迎来变更式发展
12.3.2 传统行业智能需求增长，带动语言处理需求上涨
12.4 自然语言处理行业发展限制因素
12.4.1 自然语言处理存在技术难题
12.4.2 自然语言处理模型通用性不强
12.4.3 机器理解自然语言技术未有突破
12.5 自然语言处理行业投资风险
12.5.1 自然语言处理技术创新及发展不及预期
12.5.2 用户接受度低于预期
12.5.3 行业政策监管风险
12.6 2023-2030年自然语言处理行业市场空间预测

【附】  自然语言处理行业重点企业研究
13.1 浪潮电子信息产业股份有限公司
13.1.1 企业发展基本情况
13.1.2 企业经营状况分析
13.1.3 企业自然语言处理业务情况
13.1.4 企业核心竞争力分析
13.1.5 企业发展战略分析
13.2 长沙景嘉微电子股份有限公司
13.2.1 企业发展基本情况
13.2.2 企业经营状况分析
13.2.3  企业自然语言处理业务情况
13.2.4 企业核心竞争力分析
13.2.5 企业发展战略分析
13.3 科大讯飞股份有限公司
13.3.1 企业发展基本情况
13.3.2 企业经营状况分析
13.3.3 企业自然语言处理业务情况
13.3.4 企业核心竞争力分析
13.3.5 企业发展战略分析
13.4 海光信息技术股份有限公司
13.4.1 企业发展基本情况
13.4.2 企业经营状况分析
13.4.3  企业自然语言处理业务情况
13.4.4 企业核心竞争力分析
13.4.5 企业发展战略分析
13.5 中科寒武纪科技股份有限公司
13.5.1 企业发展基本情况
13.5.2 企业经营状况分析
13.5.3  企业自然语言处理业务情况
13.5.4 企业融资情况分析
13.5.5 企业发展战略分析
13.6 云从科技集团股份有限公司
13.6.1 企业发展基本情况
13.6.2 企业经营状况分析
13.6.3 企业自然语言处理业务情况
13.6.4 企业核心竞争力分析
13.6.5 企业发展战略分析
13.7 ?北京海天瑞声科技股份有限公司
13.7.1 企业发展基本情况
13.7.2 企业经营状况分析
13.7.3 企业自然语言处理业务情况
13.7.4 企业核心竞争力分析
13.7.5 企业发展战略分析
13.8 拓尔思信息技术股份有限公司
13.8.1 企业发展基本情况
13.8.2 企业经营状况分析
13.8.3 企业自然语言处理业务情况
13.8.4 企业融资情况分析
13.8.5 企业发展战略分析
13.9 三六零安全科技股份有限公司
13.9.1 企业发展基本情况
13.9.2 企业经营状况分析
13.9.3 企业自然语言处理业务情况
13.9.4 企业融资情况分析
13.9.5 企业发展战略分析
13.10 百度集团股份有限公司
13.13.1 企业发展基本情况
13.13.2 企业经营状况分析
13.13.3 企业自然语言处理业务情况
13.13.4 企业融资情况分析
13.13.5 企业发展战略分析